日报_2012_07_16

最新推荐文章于 2025-04-28 14:07:55 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/doublewei1/article/details/7768768
本文详细介绍了FPGA设计的一般流程，从硬件描述语言(HDL)的编写到最终的FPGA配置过程，包括综合、仿真、布局布线等关键步骤，并提到了一些具体的实现细节和技术要点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

34针 实物图

 

ISE 程序 编译 仿真 综合 管脚约束(datasheet)

 

LED流水灯

 

规划和预算

 

 创建代码/原理图

 

 HDL RTL仿真

 

综合以创建网表

 

功能仿真 实现(翻译 映射 布局和布线)

 

时序收敛

 

 时序仿真

 

产生比特流

 

配置FPGA

 

DEVICE ID

 

IDCODE

 

mysql debug 存储过程_mysql存储过程debug
weixin_29161719的博客
01-27 719
源代码的编译和调试InnoDB存储引擎是开源的，这意味着你可以获得其源代码，并查看内部的具体实现。任何时候，WHY都比WHAT重要。通过研究源代码，可以更好地理解数据库是如何工作的，从而知道如何使数据库更好地为你工作。如果你有一定的编程能力，则完全可以对InnoDB存储引擎进行扩展，开发出新的功能模块来更好地支持你...文章jephon2017-01-24813浏览量【原创】modb 功能设计之“...
opencv机器学习线性回归_神经网络 回归 opencv
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如何用 TensorFlow 搞定知乎验证码；深层神经网络的致命问题详解 | AI 开发者日报利用 TensorFlow 搞定知乎验证码之《让你找中文倒转汉字》本文来自知乎专栏，作者 ID “想飞的石头”。文中用 TensorFlow 实现了一个验证码识别模型，即如何从一排汉字中挑出倒置的汉字。作者首先利用网上的开源代码实现了汉字自动生成(当然其中有一些是倒置的)。然后因为所有的验证码...文章玄...
日报_2012_07_17
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管脚约束(编译通过) 更换 FPGA图像数据采集卡 PCI核 Xilinx-FPGA 前段采集 后端采集 DMA 接受和发送数据芯片DS92LV16 SRAM 乒乓 PCI接口 地址空间配置 FIFO IP 块RAM 配置支持库 中断支持库 数据采集方式 查询 中断 Xilinx Platfor
日报_2012_07_19
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java 分割一个_分割java
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【java】分割字符串工具类，霸气 jdk自带的java分割字符串，分割string，可以根据多个条件去分割。比如逗号，分号，逗号或者分号。比如一个字符串：“abc,def;gh,ij;k;lm,no,p;qr,st”按逗号和分号分隔，，这里应该分隔成10个字串，，java怎么写？？如果用split怎么样一次分隔开？Strin...文章落雨_2012-08-22799浏览量Java的字符串分割的...
前端_HTML(零基础系统性入门)
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第1070期AI100_机器学习日报(2017-08-23)
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第1120期AI100_机器学习日报(2017-10-12)
ai100_ml的博客
10-16 1013
AI100_机器学习日报 2017-10-12 微博深度学习平台架构和实践 @wx:黄波，何沧平机器学习词汇宝典 @wx:CNN模型压缩与加速算法综述 @wx:如何在你的iPhone上建立第一个机器学习模型 @大数据文摘机器学习如何发现新的音乐？三种推荐模型总结 @网路冷眼 @好东西传送门 出品,由@AI100运营， 过往目录 见http://geek.ai100.com.
python服务端好做吗_python做服务器优劣
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不学Python迟早会被淘汰？Python真有这么好的前景？最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越Java之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比Java简单的很多。尤其是在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰！可是难...文章诸葛青云h2019-04-281885浏...
中文自然语言处理入门实战
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SSM框架，分为Spring、Spring-MVC、Mybatis，是一个比较老的Web开发框架，不过现在很多地方任然在用，因为它虽然没有当下流行框架使用方便，但是请记住做开发必须要知道的一个道理，所有封装的框架使用越方便，所能实现的业务就越浅显，SSM同样遵循这个道理，因此它能实现的业务更深 下面介绍一下怎么用它的配置文件 首先是pom文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/
用python实现的DBSCAN聚类(一种基于密度的聚类算法)，并且将分布打印在二维平面.zip
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鲸鱼优化算法(WOA)在机器学习分类、回归及时间序列预测中的应用与MATLAB代码实践 v2.0
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鲸鱼优化算法（WOA）及其在分类、回归和时序预测中的应用。首先简述了WOA的基本原理，即通过模拟鲸鱼的捕食行为来进行全局搜索和局部优化。接着分别讨论了WOA在不同机器学习模型中的应用，如支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、随机森林(RF)、极限学习机(ELM)等多种模型的参数优化，以及在时序预测中与LSTM、GRU等深度学习模型的结合。最后提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何使用WOA优化SVM模型进行分类预测，并强调了代码的通用性和灵活性，便于用户根据自己的数据集进行修改和扩展。 适用人群：对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解优化算法在机器学习中应用的人群。 使用场景及目标：① 提升现有机器学习模型的预测性能；② 学习如何使用WOA优化各种类型的机器学习模型；③ 掌握MATLAB环境下相关模型的代码实现。 其他说明：文中提供的代码为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整参数配置和数据预处理步骤。此外，还鼓励读者探索更多优化算法与机器学习模型的组合方式，以应对不同的应用场景。
PLC编程中绝对运动指令的实现与优化(西门子200smart与威纶通触摸屏)
08-23
绝对运动指令 MoveAbsolute 在西门子200smart PLC 和威纶通触摸屏上的实现方法。主要内容涵盖梯形加减速控制、PLS 脉冲指令的手动编写、正反向运动控制、回原点功能以及减速停止功能的具体实现细节。作者分享了在开发过程中遇到的问题及其解决方案，如脉冲丢失、方向切换、回原点搜索模式等，并指出了当前版本存在的不足之处，即不支持超驰功能。 适合人群：PLC 编程初学者、自动化设备开发者、工业控制系统工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制电机运动的应用场合，如生产线自动化、数控机床等领域。主要目标是帮助读者掌握绝对运动指令的底层实现原理，提高对PLC编程的理解和技术水平。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和注释，有助于读者更好地理解和实践相关技术。同时提醒读者注意实际应用中的潜在问题，如输出口反冲等。
机器人开发教程-ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制
08-23
机器人开发教程——ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制 环境准备 确保你的开发环境已安装 ROS Noetic 或更高版本，并且安装了适用于 ROS 的 SLAM 和 Moveit2.0 软件包。 创建工作空间和包 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg my_slam_package std_msgs rospy roscpp cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash 启动 SLAM 算法 roslaunch my_slam_package slam.launch 保存地图 rosrun map_server map_saver -f my_map 读取地图 在 my_slam_package/launch 目录下创建 map.launch 文件： <launch> <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="my_map.yaml"/> </launch> 启动地图服务器 roslaunch my_slam_package map.launch 控制机器人运动 使用 teleop_twist_keyboard 包控制机器人运动： rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py 注意事项 确保激光雷达数据正确发布到 /scan 话题。 根据实际机器人调整 SLAM 参数。 在 RViz 中查看地图和机器人位置。
基于阿克曼模型的自动驾驶控制算法仿真测试及学习指南
最新发布
08-23
阿克曼模型在自动驾驶控制算法中的应用，重点讲解了通过ROS平台对阿克曼模型进行仿真测试的方法及其具体实现。文章从阿克曼模型的基本概念出发，逐步探讨其在自动驾驶中的应用场景，特别是路径规划和运动控制方面的作用。接着，通过具体的仿真测试案例展示了如何利用ROS环境扣取阿克曼控制算法模块，验证其准确性和有效性。最后提供了部分代码实现及详细的注释，帮助读者深入理解该算法的工作原理和技术细节。 适合人群：对自动驾驶技术和机器人操作系统（ROS）有一定了解的研究人员、工程师及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解阿克曼模型在自动驾驶系统中应用的技术人员，旨在提升他们对于车辆转向几何关系的理解能力，掌握基于ROS平台进行算法仿真的技能。 其他说明：随着自动驾驶技术的发展，阿克曼模型作为关键组件之一，在确保车辆行驶安全性和精度方面扮演着越来越重要的角色。因此，本文不仅有助于理论学习，也为实际项目开发提供了宝贵的参考资料。
赵紫君日报详情分析报告_2023年11月
资源摘要信息: "赵紫君日报详情_***.zip" 由于提供的文件信息中标题和描述均相同，并且没有具体的标签信息，我们可以推断出该压缩包文件内容的性质和用途，以及其中包含的文件类型。下面我将从标题、描述和文件名称...
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